高校图书馆个性化图书推荐算法研究

• 作者: 张德青 程锦
• 来源期刊: 西昌学院学报（自然科学版）
• 关键词: 推荐算法 相似度 数据稀疏
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 自动控制与信息技术
• 页码范围: 78-81
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.3|G258.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.16104/j.issn.1673-1891.2021.02.014

摘要

构建图书推荐系统,不仅可以让用户快速有效地获取所需图书信息,减少信息过载,同时也可以较好地发挥图书馆馆藏图书资源的潜在价值.在综述了几种常用推荐算法的基础上,给出了基于协同过滤的推荐算法的实现过程,并针对其冷启动和数据稀疏性问题给出了优化方案及优化后的算法实现流程.结果表明:在算法中引入用户特征属性与用户聚类方法,有效降低了数据稀疏性问题,提升了算法的推荐效率,一定程度上解决了图书推荐系统中的推荐算法设计.可以将该优化后的算法运用于图书馆的图书推荐系统设计中.